本公開總體上涉及生物測量領(lǐng)域，并且更具體地涉及用于粗糙到精細的基于脊（ridge）的生物測量圖像對準的系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

諸如指紋感測之類的生物測量感測技術(shù)自其初期以來已經(jīng)改革了識別和認證過程。用于捕獲生物測量數(shù)據(jù)并且將其存儲在最小大小的數(shù)字文件中的能力在諸如法律執(zhí)行、取證和信息安全之類的領(lǐng)域中已經(jīng)產(chǎn)生了極大的益處。

在生物測量認證過程中利用指紋通常包括將由指紋傳感器捕獲的一個或多個指紋圖像存儲為指紋模板以用于稍后的認證。在認證過程期間，接收新獲取的指紋圖像，并將其與指紋模板相比較以確定是否存在匹配。在能夠?qū)⑿芦@取的指紋圖像與指紋模板比較之前，通過對新獲取的指紋圖像執(zhí)行變換來使新獲取的指紋圖像對準。變換可以包括對新獲取的指紋圖像的旋轉(zhuǎn)、平移（在兩個維度上）、和縮放中的一個或多個。該過程稱為圖像對準。

然而，當新獲取的指紋圖像和模板圖像是低質(zhì)量的時或者如果一個圖像的僅一小部分與另一圖像的子部分重疊，圖像對準是有挑戰(zhàn)性的問題。隨著較小圖像傳感器的增長的使用，圖像之間的重疊的量不斷減少，這進一步降低常規(guī)圖像對準技術(shù)的有效性。另外，如果基于細節(jié)的技術(shù)被用于圖像對準或圖像匹配，則較小傳感器的使用減少圖像中的細節(jié)點的數(shù)目，這甚至進一步降低常規(guī)圖像對準和圖像匹配技術(shù)的有效性。

因此，在本領(lǐng)域中仍然存在對于解決常規(guī)方法的缺陷的用于圖像對準的系統(tǒng)和方法的需要。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本公開的一個實施例提供一種處理系統(tǒng)，其包括：處理器；和存儲指令的存儲器，所述指令當被處理器執(zhí)行時使處理系統(tǒng)通過執(zhí)行以下步驟來使第一圖像與第二圖像對準，其中第一和第二圖像是生物測量圖像：生成對應于第一圖像的第一取向圖；確定候選變換集，其當被應用于第一取向圖時，使第一取向圖的經(jīng)變換版本與對應于第二圖像的第二取向圖對準；針對候選變換集中的每一個候選變換：將候選變換應用于第一圖像以生成經(jīng)變換的第一圖像，并且計算經(jīng)變換的第一圖像與第二圖像之間的差異度量；以及從候選變換集中選擇第一候選變換，其當被應用于第一圖像時使經(jīng)變換的第一圖像與第二圖像之間的差異度量最小化。

本公開的另一個示例提供一種方法，其包括：接收第一骨架化生物測量圖像；生成第一骨架化生物測量圖像的第一粗糙表示；基于將第一粗糙表示的經(jīng)變換版本與第二骨架化生物測量圖像的第二粗糙表示相比較而識別使第一骨架化生物測量圖像與第二骨架化生物測量圖像對準的候選變換集；從候選變換集中選擇第一候選變換作為當被應用于第一骨架化生物測量圖像時使第一骨架化生物測量圖像的經(jīng)變換版本與第二骨架化生物測量圖像之間的差異度量最小化的候選變換；以及確定通過第一候選變換進行變換的第一骨架化生物測量圖像是否匹配第二骨架化生物測量圖像，其中，如果所述差異度量滿足閾值，則通過第一候選變換進行變換的第一骨架化生物測量圖像匹配第二骨架化生物測量圖像。

本公開的又一個實施例提供了一種設備，其包括：處理系統(tǒng)，所述處理系統(tǒng)被配置成：接收第一骨架化生物測量圖像；生成第一骨架化生物測量圖像的第一粗糙表示；基于將第一粗糙表示的經(jīng)變換版本與第二骨架化生物測量圖像的第二粗糙表示相比較而識別使第一骨架化生物測量圖像與第二骨架化生物測量圖像對準的候選變換集；從候選變換集中選擇第一候選變換作為當被應用于第一骨架化生物測量圖像時使第一骨架化生物測量圖像的經(jīng)變換版本與第二骨架化生物測量圖像之間的差異度量最小化的候選變換；以及確定通過第一候選變換進行變換的第一骨架化生物測量圖像是否匹配第二骨架化生物測量圖像，其中，如果差異度量滿足閾值，則通過第一候選變換進行變換的第一骨架化生物測量圖像匹配第二骨架化生物測量圖像。

附圖說明

圖1是根據(jù)本公開的一個實施例的包括輸入設備和處理系統(tǒng)的示例電子系統(tǒng)的框圖。

圖2A圖示出根據(jù)一個實施例的示出指紋的各種脊和細節(jié)的灰度指紋圖像。

圖2B圖示出根據(jù)一個實施例的圖2A中的灰度指紋圖像的骨架化版本。

圖3A圖示出根據(jù)一個實施例的示出指紋的一部分的各種脊和細節(jié)的小灰度指紋圖像。

圖3B圖示出根據(jù)一個實施例的圖3A中的灰度指紋圖像的骨架化版本。

圖4A圖示出根據(jù)一個實施例的示出指紋的各種脊和細節(jié)的骨架化指紋圖像。

圖4B圖示出根據(jù)一個實施例的圖4A中示出的骨架化指紋圖像的取向圖。

圖5是根據(jù)一個實施例的取向圖的另一個示例，其中不同像素位置處的不同取向值被表示為短線段。

圖6是根據(jù)一個實施例的圖示出用于使用圖像的粗糙表示來對準兩個圖像的過程的框圖。

圖7是根據(jù)本公開的一個實施例的用于對準兩個圖像的方法的流程圖。

具體實施方式

本公開的實施例解決了用于具有顯著取向的紋理或邊緣的圖像的圖像對準的問題。指紋圖像是這樣的圖像的示例；然而，虹膜圖像和靜脈圖案是其它示例。如所描述的那樣，當圖像是低質(zhì)量的時或者如果一個圖像的僅一小部分與另一個圖像的子部分重疊，圖像對準是有挑戰(zhàn)性的問題，如當使用非常小的傳感器來捕獲圖像時是常見的。

在用于指紋匹配的常規(guī)方法中，在圖像中檢測細節(jié)點。細節(jié)點的位置和對應取向形成被比較的每個圖像的感興趣的特征。來自兩個圖像的細節(jié)集是基于兩個細節(jié)集之間的每個可能的點對點對應性在霍夫空間中使用投票過程來與彼此對準的，并且將經(jīng)對準的細節(jié)集中的細節(jié)點與彼此進行比較以確定它們是否是匹配。遺憾的是，這些常規(guī)指紋匹配技術(shù)依賴于呈現(xiàn)在圖像中的大量細節(jié)點，以用于對準階段以及用于匹配階段二者，在所述匹配階段中將經(jīng)對準的圖像進行比較以確定它們是否是從相同的用戶指紋得出的。較小傳感器的使用減少圖像中的細節(jié)點的數(shù)目，這降低了這些常規(guī)圖像對準和圖像匹配技術(shù)的有效性。

本公開的實施例提供能夠在兩個圖像的重疊區(qū)域中具有很少細節(jié)點或甚至沒有細節(jié)點的小圖像上操作的圖像對準技術(shù)?？紤]到第一圖像與第二圖像對準，本公開的實施例使用多個階段來執(zhí)行圖像對準。在一些實施例中，第一和第二圖像是骨架化指紋圖像。指紋骨架化（也稱為細化）是將灰度指紋圖像中的脊線轉(zhuǎn)換成二進制表示并將二進制化的脊線的寬度減小到一像素寬的過程。

在第一階段中，生成第一和第二圖像的粗糙表示。在一些實施例中，粗糙表示可以是相應圖像的取向圖。在其它實施例中，粗糙表示可以是密度圖、相位圖、強度圖或相應圖像的任何其它合適的表示。在一些實施例中，粗糙表示是圖像的較平滑表示，其能夠是但不一定是較低分辨率（即，尺寸）的，如本文中更詳細地描述的那樣。

在第二階段中，粗糙表示被平滑和采樣以生成較小尺寸（即，較低分辨率）的粗糙表示。在一些實施例中，在第三和后續(xù)階段中，較小尺寸的粗糙表示被進一步平滑和采樣。

不管執(zhí)行多少個階段的平滑和采樣，都在最小粗糙表示上執(zhí)行“姿態(tài)（pose）搜索”以確定將第一圖像的最小粗糙表示與第二圖像的最小粗糙表示最佳地對準的候選變換。在一些實施例中，姿態(tài)搜索是一種類型的窮舉搜索，其檢查能夠?qū)⒔o定圖像與另一個圖像對準的變換的所有可能性。由于最小粗糙表示是比第一和第二圖像相對更小尺寸的圖像，所以姿態(tài)搜索能夠被相對快速地完成。

姿態(tài)搜索產(chǎn)生將第一圖像的最小粗糙表示與第二圖像的最小粗糙表示最佳地對準的第一變換假說集。例如，根據(jù)相似性度量對姿態(tài)搜索的結(jié)果進行排序，并且選擇前N個變換假說來包括在第一變換假說集中。

接下來，本公開的實施例在包括在第一變換假說集中的變換假說周圍“擺動（wiggle）”。如本文中使用的在給定變換假說周圍擺動包括識別具有在第一變換假說集中的給定變換假說的變換參數(shù)的鄰域內(nèi)（例如，在閾值內(nèi)）的變換參數(shù)的附加變換假說。例如，假定第一變換假說集中的變換假說與+4個單位的x平移、+6個單位的y平移和+14度的旋轉(zhuǎn)（即，[+4, +6, +14.0]，作為示例速記記號）相關(guān)聯(lián)。附加的“擺動”變換假說能夠針對例如（使用速記記號示出的）[+4.1, +6.1, +14.1]和[+3.9, +5.9, +13.9]而被生成。附加的擺動變換被計算，是因為根據(jù)較低分辨率表示計算的變換解在接下來的更精細階段中有可能接近但不正好在以較高分辨率表示的最佳解處。同樣，當在兩個圖像之間存在非常緊密的匹配時，基于圖像中的圖案之間的逐像素差異的諸如脊匹配算法之類的某些匹配算法提供更好的結(jié)果。雖然使用相對粗糙的圖像來確定第一變換假說集，但是用于將較高分辨率的第一和第二圖像匹配的最佳變換假說有可能接近于第一變換假說集中的變換假說。

第一變換假說集中的變換假說加上其附加擺動變換假說或者這些的子集被組合以形成第二變換假說集。然后以下一更精細表示水平來評估第二變換假說集中的變換假說。在一些實施例中，以最粗糙表示水平的圖像在尺寸方面小于以下一較高表示水平的圖像。第二變換假說集中的變換假說被應用于以下一較高表示水平的粗糙表示。前M個變換假說可以被選擇為形成第三變換假說集。

然后對第三變換假說集中的變換假說以下一較高表示水平進行評估，其可以是作為骨架化指紋圖像的第一和第二圖像。在一些實施例中，針對第三變換假說集中的每個變換假說，可以執(zhí)行迭代最近點（ICP）過程以使通過變換假說進行變換的第一圖像與第二圖像之間的差異最小化。然后選擇提供最小對準距離的骨架化指紋圖像處的變換假說來作為將第一圖像與第二圖像對準的最佳變換假說。然后能夠在經(jīng)對準的圖像上執(zhí)行指紋匹配算法以確定經(jīng)變換的第一圖像是否是對第二圖像的指紋匹配。在一些情況下，可以代替“擺動”而使用ICP。

如所描述的那樣，本公開的實施例提供以多個水平操作的圖像匹配技術(shù)。最高水平可以是骨架化的基于脊的水平，而較低水平可以是粗糙表示（例如，取向圖）。盡管以上的示例包括兩個粗糙表示水平，但是可以利用任何數(shù)目。所公開的技術(shù)經(jīng)由選擇處于最低水平的最前面的候選、然后傳播那些候選直到下一水平以用于進一步評估來進行操作。然后以下一較高水平來評估候選，并且選擇新的候選。該過程繼續(xù)，直到向上達到最高水平（例如，骨架化指紋圖像水平）為止。然后使用ICP以最高水平調(diào)整候選變換以確定兩個圖像的最佳對準。

圖1是根據(jù)本公開的一個實施例的包括輸入設備102和處理系統(tǒng)104的示例電子系統(tǒng)100的框圖。圖示出了在捕獲、存儲和驗證生物測量認證嘗試期間所利用的電子設備100的基本功能組件。處理系統(tǒng)104包括（一個或多個）處理器106、存儲器108、模板存儲器110、操作系統(tǒng)（OS）112和（一個或多個）電源114。（一個或多個）處理器106中的每一個、存儲器108、模板存儲器110、操作系統(tǒng)112和電源114在物理上、在通信上和/或在操作上互連以便進行組件間通信。

如所圖示的那樣，（一個或多個）處理器106被配置成實現(xiàn)供電子設備100和處理系統(tǒng)104內(nèi)執(zhí)行的功能和/或過程指令。例如，處理器106執(zhí)行存儲器108中存儲的指令或者模板存儲器110上存儲的指令，以確定生物測量認證嘗試是成功的還是不成功的。存儲器108（其可以是非瞬態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)）被配置成在操作期間存儲電子設備100內(nèi)的信息。在一些實施例中，存儲器108包括臨時存儲器、用于當電子設備100被關(guān)閉時將不被保持的信息的區(qū)域。這樣的臨時存儲器的示例包括易失性存儲器，諸如隨機存取存儲器（RAM）、動態(tài)隨機存取存儲器（DRAM）和靜態(tài)隨機存取存儲器（SRAM）。存儲器108還保持供處理器106執(zhí)行的程序指令。

模板存儲器110包括一個或多個非瞬態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)。在指紋傳感器的情境中，模板存儲器110通常被配置成存儲用戶指紋的指紋圖像的注冊視圖或者其它注冊信息。模板存儲器110可以進一步被配置用于信息的長期存儲。在一些示例中，模板存儲器110包括非易失性存儲元件。除了其它的之外，非易失性存儲元件的非限制性示例還包括磁硬盤、光盤、軟盤、閃速存儲器或者電可編程存儲器（EPROM）或電可擦除且可編程（EEPROM）存儲器的形式。

處理系統(tǒng)104還主控操作系統(tǒng)（OS）112。操作系統(tǒng)112控制處理系統(tǒng)104的組件的操作。例如，操作系統(tǒng)112促進（一個或多個）處理器106、存儲器108和模板存儲器110的交互。根據(jù)各種實施例，（一個或多個）處理器106實現(xiàn)硬件和/或軟件以對準兩個圖像并將經(jīng)對準的圖像與彼此進行比較以確定是否存在匹配，如以下更詳細地描述的那樣。

處理系統(tǒng)104包括用于向電子設備100提供電力的一個或多個電源114。電源114的非限制性示例包括一次性的電源、可再充電的電源和/或從鎳鎘、鋰離子或其它合適的材料開發(fā)的電源。

輸入設備102能夠被實現(xiàn)為電子系統(tǒng)100的物理部分，或者能夠與電子系統(tǒng)100在物理上分離。視情況而定，輸入設備102可以使用以下中的任何一個或多個來與電子系統(tǒng)100的部分進行通信：總線、網(wǎng)絡和其它有線或無線互連件。在一些實施例中，輸入設備102被實現(xiàn)為指紋傳感器，并利用一個或多個不同的電子指紋感測方法、技術(shù)和設備來捕獲用戶的指紋圖像。輸入設備102可以利用任何類型的技術(shù)來捕獲對應于用戶的生物測量。例如，在某些實施例中，輸入設備102可以是光學、電容性、熱學、壓力、射頻（RF）或超聲傳感器。

電子系統(tǒng)100的一些非限制性示例包括所有大小和形狀的個人計算機，諸如臺式計算機、膝上型計算機、上網(wǎng)本計算機、平板計算機、web（網(wǎng)絡）瀏覽器、電子書閱讀器和個人數(shù)字助理（PDA）。附加示例電子系統(tǒng)100包括復合輸入設備，諸如物理鍵盤和分離的操作桿或按鍵開關(guān)。另外的示例電子系統(tǒng)100包括外圍設備，諸如數(shù)據(jù)輸入設備（包括遠程控制裝置和鼠標）和數(shù)據(jù)輸出設備（包括顯示屏和打印機）。其它示例包括遠程終端、信息站（kiosk）、視頻游戲機（例如，視頻游戲控制臺、便攜式游戲設備等）、通信設備（包括諸如智能電話之類的蜂窩電話）、和媒體設備（包括記錄器、編輯器和播放器，諸如電視、機頂盒、音樂播放器、數(shù)字相框和數(shù)字相機）。

如本文中更詳細地描述的那樣，本公開的實施例提供用于將新獲取的圖像與模板圖像匹配的系統(tǒng)和方法，諸如在指紋匹配的情境中。作為圖像匹配過程的部分，首先將新獲取的圖像與模板圖像對準。

圖2A圖示出根據(jù)一個實施例的示出指紋的各種脊和細節(jié)的灰度指紋圖像。如能夠在圖2A中所看到的那樣，圖像是有噪聲的，使得圖像的部分是模糊的并且脊或輪廓是斷裂的。圖2B圖示出根據(jù)一個實施例的圖2A中的灰度指紋圖像的骨架化版本。指紋骨架化（也稱為細化）是將灰度指紋圖像（參見例如圖2A中的圖像）中的脊線轉(zhuǎn)換成二進制表示并將二進制化的脊線的寬度減小到一像素寬的過程。在二進制表示中，每個像素可以被視為能夠使用單個比特來表示的前景像素或背景像素。在骨架化指紋圖像中，這對應于指紋的脊和谷。如能夠在圖2B中所看到的那樣，灰度指紋圖像的骨架化版本移除了大部分噪聲，使得圖像不再是模糊的并且脊線不再是斷裂的。

圖3A圖示出根據(jù)一個實施例的示出指紋的一部分的各種脊和細節(jié)的小灰度指紋圖像。如能夠在圖3A中所看到的那樣，圖像是有噪聲的，使得圖像的部分是模糊的并且脊或輪廓是斷裂的。同樣，圖3A中的圖像遠小于圖2A中示出的圖像。這可以是例如使用較小傳感器來捕獲圖3A中的圖像的結(jié)果。圖3B圖示出圖3A中的灰度指紋圖像的骨架化版本。

圖4A圖示出根據(jù)一個實施例的示出指紋的各種脊和細節(jié)的骨架化指紋圖像。圖4B圖示出根據(jù)一個實施例的圖4A中示出的骨架化指紋圖像的取向圖。如本文中更詳細地描述的那樣，本公開的實施例提供圖像對準技術(shù)，其中要被對準的圖像被轉(zhuǎn)換成較平滑表示，諸如例如取向圖。取向圖中的像素表示通過圖像的該區(qū)域的脊的局部取向。在一個實施例中，取向值的范圍從0°到180°。如在圖4B中的示例中所示，取向圖能夠被呈現(xiàn)為一系列顏色或灰度陰影，其中不同的顏色或灰度陰影表示不同的取向值。圖5是根據(jù)一個實施例的取向圖的另一個示例，其中不同像素位置處的不同取向值被表示為短線段。如本文中更詳細地描述的那樣，圖像的粗糙表示能夠被平滑和采樣以生成較平滑和較小的粗糙表示（例如，較小尺寸的取向圖）。每個較小取向圖提供來自下一較高水平取向圖的圖像的較粗糙表示。

在一個實施例中，通過首先生成圖像的一個或多個水平的粗糙表示來執(zhí)行圖像對準。識別用于使最低水平的粗糙表示對準的變換假說。變換假說被傳播直到下一較高水平并以下一較高水平再次被分析以找到用于對準以下一較高水平的粗糙表示的變換假說。該過程被重復，直到達到包括兩個圖像被對準的最高水平為止。達到最高水平的變換假說被評估以確定哪一個提供了兩個圖像的最佳對準。

圖6是圖示出根據(jù)一個實施例的用于使用圖像的粗糙表示來對準兩個圖像的過程的框圖。在圖6中，使第一圖像與第二圖像對準。圖6的左側(cè)示出第一圖像的表示。圖6的右側(cè)示出第二圖像的表示。

第一圖像（其可以是由圖像傳感器捕獲的灰度指紋圖像）能夠被處理以生成骨架化圖像602。骨架化圖像602具有某些尺寸。在所示出的示例中，骨架化圖像602具有56×144個像素的尺寸，不過這些尺寸僅僅是示例尺寸并不是限制性的。骨架化圖像602被處理以生成第一圖像的取向圖604。在所示出的示例中，取向圖604具有與骨架化圖像602相同的尺寸（例如，56×144個像素）。在一些實施例中，直接根據(jù)指紋的灰度圖像來計算取向圖604；而在其它實施例中，根據(jù)骨架化圖像602來計算取向圖604。

取向圖604然后被平滑和采樣以生成較小取向圖606。在一些實施例中，在取向圖604上執(zhí)行平滑以免違背奈奎斯特定理。在所示出的示例中，較小取向圖606具有14×36個像素的尺寸，其也僅僅是示例尺寸并不是限制性的。較小取向圖606然后被平滑和采樣以生成最小取向圖608。在一些實施例中，在較小取向圖606上執(zhí)行平滑以免違背奈奎斯特定理。在所示出的示例中，最小取向圖608具有7×18個像素的尺寸，其也僅僅是示例尺寸并不是限制性的。在圖6中所示出的示例中，取向圖被平滑和采樣兩次（即，兩個階段的平滑/采樣），但是在其它實施例中，可以執(zhí)行任何數(shù)目的平滑/采樣階段。還應注意的是，標記“最小”（如在“最小取向圖608”中）僅僅是標記，并且可能具有第一圖像的甚至更小的表示，其具有比在圖6中如此命名的“最小取向圖608”更小的尺寸。圖6中所包括的示例尺寸僅僅是說明性的，并不是限制性的。取決于實現(xiàn)方式，能夠使用任何尺寸。例如，骨架化圖像602、610可以具有與取向圖604、612相同的尺寸。較小取向圖606、614可以具有是取向圖604、612的四分之一的尺寸，并且最小取向圖608、616可以具有是較小取向圖606、614的二分之一的尺寸。其它尺寸也在本公開的范圍內(nèi)。

類似于對第一圖像完成的處理，對第二圖像執(zhí)行相同的處理。第二圖像被處理以生成骨架化圖像610。骨架化圖像610具有56×144個像素的尺寸。骨架化圖像610被處理以生成第二圖像的取向圖612。在所示出的示例中，取向圖612具有與骨架化圖像610相同的尺寸（即，56×144個像素）。取向圖612然后被平滑和采樣以生成具有14×36個像素的尺寸的較小取向圖614。較小取向圖614然后被平滑和采樣以生成具有7×18個像素的尺寸的最小取向圖616。

第一圖像的最小取向圖608和第二圖像的最小取向圖616然后被輸入到由處理系統(tǒng)執(zhí)行的姿態(tài)搜索操作器618。姿態(tài)搜索操作器618在第一圖像的最小取向圖608上執(zhí)行姿態(tài)搜索（例如，窮舉搜索）以識別將第一圖像的最小取向圖608與第二圖像的最小取向圖616對準的候選變換。由于最小取向圖608、616相對?。ɡ?，7×18個像素），所以要搜索以找到最佳變換的可能的組合的數(shù)目相對小。其它實施例可以包括用于跳過搜索空間的遠離良好對準的部分的規(guī)則。

在620處，選擇使第一圖像的最小取向圖608與第二圖像的最小取向圖616對準的前N個最佳變換。在所示出的示例中，N是15。前N個最佳變換被輸入到擺動操作器622中。擺動操作器622接收N個變換并生成接近N個變換的附加變換。在給定閾值內(nèi)擺動給定變換的每個參數(shù)值（例如，x平移、y平移、旋轉(zhuǎn)）以識別出接近于給定變換的附加變換。對于每個變換，假定經(jīng)由擺動操作器622生成W個附加變換。因此，如果N=15，則由擺動操作器輸出624的變換的數(shù)目大約為N×W或者15×W個變換。

15×W個變換然后被輸入到操作器626中，所述操作器626還接收第一圖像的較小取向圖606和第二圖像的較小取向圖614。操作器626將15×W個變換中的每一個應用于第一圖像的較小取向圖606以識別15×W個變換中的使第一圖像的較小取向圖606與第二圖像的較小取向圖614最佳地對準的前M個變換。在一些實施例中，包括在15×W個變換中的x平移值和y平移值被適當?shù)乜s放以計及較小取向圖606、614的較大尺寸。在操作器626處，不執(zhí)行姿態(tài)搜索（例如，窮舉搜索）。代替地，僅分析15×W個變換，與在該階段執(zhí)行窮舉搜索相比，這大大地減少了在該階段被分析的變換的數(shù)目。從操作器626輸出628前M個變換。在所示出的示例中，M是25。

M=25個變換然后被輸入到操作器630中，所述操作器630還接收骨架化圖像602和骨架化圖像610。操作器630將M個變換中的每一個應用于骨架化圖像602以識別出M個變換中的使骨架化圖像602與骨架化圖像610最佳地對準的單個最佳變換。該單個最佳變換然后由操作器630輸出632。在一些實施例中，迭代最近點（ICP）過程可以被執(zhí)行以使通過給定變換進行變換的骨架化圖像602與骨架化圖像610之間的差異最小化。在一個實施例中，為了執(zhí)行ICP過程，給定兩個點集（例如，指紋脊的點集），和，處理系統(tǒng)找到使均方誤差之和最小化的嚴格變換，如下：

，

其中p_i和q_i是對應點，并且N是對應點的總數(shù)。

在操作器630處，不執(zhí)行姿態(tài)搜索（例如，窮舉搜索）。代替地，僅分析M=25個變換，與執(zhí)行窮舉搜索相比，這大大減少了在該階段被分析的變換的數(shù)目。

由操作器630輸出632的單個最佳變換然后被應用于第一圖像以使第一圖像與第二圖像對準。一旦第一圖像與第二圖像對準，處理系統(tǒng)就能夠執(zhí)行分析以確定經(jīng)對準的第一圖像是否匹配第二圖像，諸如是否存在指紋匹配。

在一些實施例中，通過計算倒角距離來確定圖像之間的對準和/或指紋匹配的度量。計算倒角距離包括計算兩個圖像之間的差異的度量。一般地，為了計算倒角距離，處理系統(tǒng)提取查詢圖像的邊緣/輪廓以及目標圖像的邊緣/輪廓，取查詢圖像中的輪廓的一個點/像素并找到目標圖像中的輪廓的最近點/像素的距離，以及計算針對查詢圖像的所有邊緣點/像素的距離之和。

圖7是根據(jù)本公開的一個實施例的用于對準兩個圖像的方法700的流程圖。在步驟702處，處理系統(tǒng)接收第一圖像。在步驟704處，處理系統(tǒng)接收第二圖像。在一些實施例中，第一圖像是由圖像傳感器捕獲的新獲取的圖像，并且第二圖像是先前被獲取的模板圖像，第一圖像要與所述模板圖像相比較以確定是否存在匹配。

在一些實施例中，第一和第二圖像中的每一個是骨架化生物測量圖像。照這樣，適當?shù)念A處理（未示出）可以被執(zhí)行以將諸如指紋圖像之類的灰度圖像轉(zhuǎn)換成骨架化圖像。在一些實施例中，將第二圖像（即，模板圖像）轉(zhuǎn)換成骨架化格式由處理系統(tǒng)預計算一次，并且不需要每當新獲取的圖像被呈現(xiàn)以與第二圖像比較時被重新計算。

在步驟706處，處理系統(tǒng)生成第一圖像的取向圖。在一些實施例中，第一圖像的取向圖具有與第一圖像相同的尺寸。在步驟708處，處理系統(tǒng)生成第二圖像的取向圖。在一些實施例中，第二圖像的取向圖具有與第二圖像相同的尺寸。

在步驟710處，處理系統(tǒng)基于第一圖像的取向圖而生成第一圖像的較小取向圖。在一些實施例中，第一圖像的較小取向圖是第一圖像的取向圖的經(jīng)平滑和采樣的版本。照這樣，第一圖像的較小取向圖具有比第一圖像的取向圖更小的尺寸。類似地，在步驟712處，處理系統(tǒng)基于第二圖像的取向圖而生成第二圖像的較小取向圖。

在步驟714處，處理系統(tǒng)基于第一圖像的較小取向圖而生成第一圖像的最小取向圖。在一些實施例中，第一圖像的最小取向圖是第一圖像的較小取向圖的經(jīng)平滑和采樣的版本。照這樣，第一圖像的最小取向圖具有比第一圖像的較小取向圖更小的尺寸。類似地，在步驟716處，處理系統(tǒng)基于第二圖像的較小取向圖而生成第二圖像的最小取向圖。

在圖7中所示出的示例中，執(zhí)行兩個階段的平滑/采樣。在其它實施例中，能夠執(zhí)行任何數(shù)目的一個或多個平滑/采樣階段。還應注意的是，標記“最小”（如在“第一圖像的最小取向圖”中）僅僅是標記，并且可能具有第一圖像的甚至更小的表示，其具有比在圖7中如此命名的“第一圖像的最小取向圖”更小的尺寸。

另外，盡管步驟702/706/710/714被示出為與步驟704/708/712/716并行地被執(zhí)行，但是在其它實施例中，步驟702、704、706、708、710、712、714、716能夠串行地或以任何技術(shù)上可行的次序被執(zhí)行。同樣，在一些實施例中，與第二圖像有關(guān)的步驟704/708/712/716能夠由處理系統(tǒng)預計算，并且每當接收到新獲取的指紋圖像時不被重新計算。

在步驟718處，處理系統(tǒng)執(zhí)行姿態(tài)搜索以確定使第一圖像的最小取向圖（即，在步驟714處計算的）與第二圖像的最小取向圖（即，在步驟716處計算的）對準的第一候選變換集。如本文所使用的執(zhí)行姿態(tài)搜索涉及通過蠻力對能夠被應用于第一圖像的最小取向圖的每個不同變換進行測試，也稱為窮舉搜索。由于最小取向圖具有小尺寸，所以，與直接在作為較大圖像的第一和第二圖像上執(zhí)行姿態(tài)搜索相比，要搜索的可能的變換的數(shù)目相對小。

在步驟720處，處理系統(tǒng)在第一候選變換集中的候選變換周圍“擺動”以識別附加變換。被識別出的每個附加變換具有在第一候選變換集中的一個或多個候選變換的變換參數(shù)的某些閾值內(nèi)的變換參數(shù)（例如，x平移、y平移、旋轉(zhuǎn)）。

在步驟722處，處理系統(tǒng)執(zhí)行有限的搜索以確定使第一圖像的較小取向圖與第二圖像的較小取向圖對準的第二候選變換集。步驟722處的搜索是“有限的”，因為僅有第一候選變換集中的候選變換及其對應“擺動”在第一圖像的較小取向圖上被評估。與在第一圖像的較小取向圖上執(zhí)行姿態(tài)搜索（即，窮舉搜索）相比，這樣做限制了被評估的變換的數(shù)目。

在步驟724處，處理系統(tǒng)在第二候選變換集中的每個候選變換上執(zhí)行迭代最近點（ICP）程序以識別使第一圖像與第二圖像對準的候選變換。如所描述的那樣，第二候選變換集中的每個候選變換被應用于第一圖像，所述第一圖像是骨架化生物測量圖像。將結(jié)果與第二圖像進行比較，所述第二圖像也是骨架化生物測量圖像。產(chǎn)生通過候選變換進行變換的第一圖像與第二圖像之間的最佳對準的單個變換被選擇為使第一圖像與第二圖像對準的變換。一旦第一圖像與第二圖像對準，處理系統(tǒng)就能夠執(zhí)行分析以確定第一圖像是否匹配第二圖像，諸如是否存在指紋匹配。在一些實施例中，如果差異度量低于閾值量，則通過變換進行變換的第一圖像匹配第二圖像。

有利地，本公開的實施例提供能夠在相對小的圖像（諸如沒有共同的細節(jié)點的那些圖像）上操作的圖像對準技術(shù)。同樣，由于窮舉搜索僅在最小粗糙表示上執(zhí)行并且不在相對較大的骨架化圖像上執(zhí)行，所以對準圖像所需的計算時間被減少。

呈現(xiàn)了在本文中闡述的實施例和示例，以便最佳地解釋本公開及其特別的應用并且由此使本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠做出本發(fā)明和使用本發(fā)明。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員將認識到的是，僅出于說明和示例的目的，已經(jīng)呈現(xiàn)了前面的描述和示例。所闡述的描述并不意在是詳盡的或者并不意在將本發(fā)明限制于所公開的精確形式。

本文中所引用的包括出版物、專利申請和專利在內(nèi)的所有參考文獻在相同程度上通過引用被特此并入，就像每個參考文獻被單獨地且具體地指示成通過引用被并入并且在本文中被整體地闡述。

術(shù)語“一”、“一個”、“該”、“至少一個”和類似指代詞在描述本發(fā)明的上下文中（尤其是在以下權(quán)利要求書的上下文中）的使用將被解釋為涵蓋單數(shù)和復數(shù)這兩者，除非在本文中另有指示或者上下文明顯矛盾。后面有一項或多項的列表的術(shù)語“至少一個”（例如，“A和B中的至少一個”）的使用將被解釋為意指從所列出的項中選擇出的一項（A或B）或者所列出的項中的兩項或更多項的任何組合（A和B），除非在本文中另有指示或者上下文明顯矛盾。術(shù)語“包括”、“具有”、“包含”和“含有”將被解釋為開放式的術(shù)語（即，意指“包括但不限于”），除非另有說明。本文中的值的范圍的記載僅僅是意在用作單獨地引用落入該范圍內(nèi)的每一個單獨的值的速記方法，除非在本文中另有指示，并且每一個單獨的值被并入本說明書，就像其在本文中被單獨地記載。本文中所描述的所有方法能夠以任何合適的次序被執(zhí)行，除非在本文中另有指示或者上下文另外明顯矛盾。本文中所提供的任何和所有示例或示范性的語言（例如，“諸如”）的使用僅僅是意在更好地闡明本發(fā)明，而不是對本發(fā)明的范圍形成限制，除非另有聲明。本說明書中的語言都不應當被解釋為將任何未聲明的元件指示為對本發(fā)明的實踐必不可少。

在本文中描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，包括為發(fā)明人所知的用于執(zhí)行本發(fā)明的最佳模式。那些優(yōu)選的實施例的變型對本領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員在閱讀前面的描述時可能變得明顯。發(fā)明人期待技術(shù)人員視情況而定地采用這樣的變型，并且發(fā)明人意在與如本文中具體描述的那樣不同地實踐本發(fā)明。相應地，本發(fā)明包括如可適用的法律所準許的所附于此的權(quán)利要求書中記載的主題的所有修改和等同物。此外，在其所有可能的變型中的上述元件的任何組合均被本發(fā)明涵蓋，除非在本文中另有指示或者上下文另外明顯矛盾。